Обработка изображений, распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика
Статья научная
При решении ряда задач космической навигации возникает вопрос об определении параметров движения космического аппарата и элементов ориентирования целевой аппаратуры, установленной на борту, по получаемым координатам зарегистрированных изображений звёзд. При этом в поле зрения съёмочной системы могут попадать посторонние объекты, снижающие вероятность правильного распознавания: активные спутники, естественный и искусственный космический мусор. Отсюда возникает необходимость фильтрации изображений звёздного неба от подобных помех. Если же объектами распознавания являются находящиеся в околоземном пространстве тела, то в данном случае сами изображения звёзд выступают в роли помех. Кроме того, поскольку обнаружение и каталогизация этих объектов с Земли затрудняется их малыми размерами, влиянием атмосферы, а также другими техническими трудностями, целесообразно использовать уже имеющуюся аппаратуру на борту космических аппаратов для решения подобной задачи. В работе представлены существующие алгоритмы распознавания групп звёзд, а также их классификация. Предложен структурно-топологический подход идентификации групп небесных светил, основанный на свойствах огибающих многоугольников, используемых при построении топологических конфигураций звёзд. Описаны особенности при построении топологических конфигураций на анализируемом множестве точек, а также принципы обнаружения динамического космического объекта в их пределах. Показаны результаты численных экспериментов, выполненные с применением разработанного алгоритма на картах звёздного неба и модельных сценах.
Бесплатно
Статья научная
Описывается методика структурного анализа данных дистанционного зондирования, основанная на декомпозиции области значений спектральных признаков и разработке алгоритма оценивания принадлежности контрольных ситуаций обнаруженным классам. Для декомпозиции области значений спектральных признаков используются компоненты коэффициента корреляции, которые определяются произведением нормированных значений пары спектральных признаков. На основе знаков составляющих компонент коэффициента корреляции определяются четыре класса, которым соответствуют нормированные значения спектральных признаков: положительные, отрицательные и знакопеременные. Обнаруженные классы характеризуются зависимостью между спектральными признаками. На этой основе по исходным статистическим данным формируется решающее правило для оценивания принадлежности спектральных признаков контрольной ситуации к одному из четырёх классов. Приводятся и анализируются оценки плотностей вероятностей компонентов коэффициента корреляции в классах. Рассматриваются методика оптимизации непараметрических оценок плотностей вероятностей. Эффективность предлагаемой методики подтверждается результатами декомпозиции данных дистанционного зондирования лесного массива по двум спектральным признакам (красный, ближний инфракрасный NIR). В этих условиях обосновывается декомпозиция лесного массива на лиственные, хвойные, повреждённые древостои и участки с их отсутствием. Анализируются непараметрические оценки плотностей вероятностей компонент коэффициента корреляции в обнаруженных классах.
Бесплатно
Статья научная
В статье последовательно описывается теоретическая основа нового геометрического метода анализа и распознавания трёхмерных (3D) изображений. Даётся описание техники сканирования для формирования гипертрейс-преобразования и его математическая модель. Данный метод в отличие от существующих позволяет анализировать 3D-изображения без предварительного их упрощения или построения проекций на плоскости, анализируя непосредственно их трёхмерную форму. Обоснован выбор сканирующего инструмента и построение опорной сетки на сфере, необходимой для решения проблемы инвариантности распознавания 3D-изображения к повороту. Разработан математический аппарат стохастической реализации техники сканирования на основе стохастической геометрии и функционального анализа. Введён новый математический инструмент для анализа 3D-изображений - гипертрейс-матрица, позволяющий распознавать пространственные объекты сложной формы и структуры благодаря построению единой математической модели 3D-изображения. Представлено описание нового типа признаков 3D-изображений, имеющих аналитическую структуру, - гипертриплетные признаки, благодаря аналитической структуре которых возможна автоматическая генерация большого количества признаков с заранее заданными свойствами. Рассматриваются результаты экспериментальной проверки, демонстрирующие точность вычисления признаков для распознавания 3D-изображения и доказывающие адекватность разработанного математического аппарата.
Бесплатно
Статья научная
Целью работы является определение подтипов друз на ОКТ-изображениях для диагностики возрастной макулярной дегенерации. Актуальность проблемы обуславливается не только большим числом людей во всём мире, страдающих данным заболеванием, но и критичностью выявления возрастной макулярной дегенерации на ранних стадиях. В работе предлагается двухэтапная технология: на первом этапе происходит выделение друз на ОКТ-изображениях, на втором этапе выполняется их классификация на основе признаков рефлексивности. Проведенное исследование показало, что предлагаемая технология позволяет достичь точности классификации на уровне 98 %.
Бесплатно
Статья научная
В работе представлены результаты разработки и апробирования на реальных данных технологии оценки эмиссии диоксида азота и углекислого газа источниками на территории Западной Сибири. Определение содержания NO2 в тропосфере региона проведено с использованием данных спектрорадиометра TROPOMI спутника Sentinel-5 Precursor. Методика вычислительных экспериментов по получению количественных оценок эмиссии CO2 крупными промышленными объектами региона заключается в совместном анализе данных TROPOMI / Sentinel-5P по содержанию NO2 и данных орбитальной карбоновой обсерватории OCO-2 по содержанию CO2. Основной процедурой анализа данных является аппроксимация распределений содержания газов вдоль траектории движения спутника OCO-2 вектор-функцией распределения Гаусса. Параметры аппроксимации (полуширина и амплитуда), а также данные о направлении и скорости ветра (получены из реанализа ERA5) используются для количественных оценок эмиссии CO2. Технология, разработанная авторами для получения количественных оценок антропогенной эмиссии CO2 для промышленных центров Западной Сибири без использования данных OCO-2, основана на эмпирически установленной связи параметров аппроксимации распределений газов. Результатами работы являются количественные оценки содержания диоксида азота в атмосфере и нижней тропосфере Западной Сибири, годовой ход и межгодовая изменчивость NO2 в тропосфере, полученные с использованием данных спектрорадиометра TROPOMI / Sentinel-5P, а также технология получения количественных оценок эмиссии CO2 крупными промышленными центрами региона.
Бесплатно
Технология повышения детализации изображений с нелинейной коррекцией высокоградиентных фрагментов
Статья научная
Статья посвящена проблеме улучшения качества изображений, регистрируемых с помощью оптических приборов низкого разрешения, в том числе дифракционных регистрирующих приборов. Предлагается двухэтапная технология коррекции изображений. На первом этапе осуществляется коррекция с использованием линейного КИХ-фильтра с центрально-симметричным частотным откликом в виде отрезков квадратичной и экспоненциальной функций. Полученное изображение затем подвергается обработке нелинейным фильтром, который осуществляет компьютерное ретуширование участков изображений, характеризующихся заметным перепадом яркости. Преобразованию подвергаются лишь отсчёты, в которых модуль среднего значения градиентов в различных направлениях достаточно высокий, то есть находятся на границах областей с различным уровнем яркости. Это позволяет избежать усиления шумов в области фона, что характерно для традиционных фильтров. Приводятся примеры реализации, показывающие возможность достижения высокой резкости и иллюстрирующие простоту настройки фильтра по визуальному восприятию.
Бесплатно
Статья научная
В работе представлены результаты исследования метрик точности идентификации термокарстовых изменений ландшафта в космических изображениях при помощи технологии нейронных сетей. Темпы развития термокарстовой деградации ландшафтов в регионах распространения криолитозон, в частности, в Якутии за последние десятилетия существенно ускорились, в связи с глобальными процессами потепления климата. В работе рассмотрены вопросы подготовки обучающего набора для нейросетевых численных экспериментов. Разработан экспериментальный реестр термокарстовых объектов, содержащий большое количество спутниковых изображений термокарстовых полигональных образований. Представлены результаты исследований метрик, характеризующих точность идентификации спутниковых изображений термокарстовых образований при помощи разработанной прикладной компьютерной программы, реализующей многослойную сверточную нейронную сеть, максимальные значения которых составили 0,95-0,96 для Recall и 0,94-0,95 для Precision и F1-score. Выполнено 17 серий численных экспериментов, состоящих в среднем из 7-8 экспериментов, с целью изучения зависимости указанных метрик от моделей сверточных нейронных в результате, которых отобраны модели обеспечивающие наилучшие показатели при решении задач идентификации термокарстовых образований.
Бесплатно
Устройство на основе ПЛИС для распознавания рукописных цифр на изображениях
Статья научная
Рассмотрена задача создания мобильного и энергоэффективного устройства, позволяющего распознавать рукописные цифры на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей. Устройство реализовано на основе программируемой логической интегральной схемы, входящей в систему на кристалле Cyclone V SX. При этом разработаны функциональные схемы вычислительных блоков, реализующих процедуры свёртки и подвыборки, а также функциональная схема самой свёрточной нейронной сети предложенной архитектуры. Приведены результаты исследования эффективности созданного устройства на программируемой логической интегральной схеме в части точности распознавания рукописных цифр, производительности устройства и его энергопотребления. Показаны результаты сравнения эффективности аппаратной реализации свёрточной нейронной сети с её программной реализацией.
Бесплатно
Формирование информативного индекса для различения заданных объектов гиперспектральных данных
Статья научная
Работа посвящена разработке подхода, позволяющему по малому числу наблюдений создавать правила различения заданных объектов гиперспектральных данных. Разработка подобного подхода способствовала бы развитию методов и алгоритмов для оперативного анализа гиперспектральных данных, применимых как для предварительной обработки, так и для выполнения разметки гиперспектральных данных. Для реализации подхода предлагается применять технологию, заключающуюся в совместном использовании общих правил вычисления индексов и критериев информативности. В рамках данной работы при реализации предлагаемой технологии индекс задается нормализованной разностной формулой, а информативность оценивается на основе значения критерия разделимости дискриминантного анализа. В результате проведённых исследований, было показано, что с использованием алгоритма, реализующего технологию, была решена задача различения областей гиперспектральных данных с разной растительностью. Сформированный алгоритмом индекс оказался близким по значениям к NDVI. Применяемая технология является генерализацией подхода к формированию правил анализа гиперспектральных данных по малому числу признаков и может быть использована для формирования индексов, информативных в различных задачах.
Бесплатно
Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям
Статья научная
Анализируется возможность определения влажности на основе использования спектральных распределений в диапазоне длин волн до 1 мкм. Рассматривается использование изображающих гиперспектрометров для точного земледелия. Описывается полевой эксперимент по определению индекса влажности почвы, покрытой растительностью. Описывается процедура точной калибровки гиперспектрометра на основе использования перестраиваемого лазера. Показана возможность практического определения влажности на основе использования спектров в диапазоне длин волн до 1 мкм.
Бесплатно
Статья научная
В работе сравниваются подходы для автоматического обнаружения различимых невооружённым глазом областей патологических изменений на изображениях МРТ головного мозга. В статье проанализированы многоэтапные подходы для диагностики видимых патологических изменений головного мозга на магнитно-резонансных томограммах, основанные на глубоком обучении и на пороговой обработке. Была сформирована свёрточная нейронная сеть, построен классификатор, основанный на применении ансамбля решающих деревьев, был создан алгоритм для многоэтапной обработки изображений. В результате экспериментальных исследований было установлено, что наиболее эффективным методом распознавания изображений магнитно-резонансной томографии является подход, основанный на ансамбле решающих деревьев. С его помощью 95 % изображений из контрольной выборки были классифицированы правильно. При этом с помощью свёрточной нейронной сети удалось классифицировать правильно все изображения, содержащие область патологических изменений. Полученные данные могут найти применение на практике для диагностики заболеваний головного мозга, для автоматизации процесса обработки большого количества исследований магнитно-резонансной томографии.
Бесплатно
